《从零开始PYTHON3》第十二讲上一节课我们主要讲解了数值计算和符号计算。数值计算的结果，很常用的目的之一就是用于绘制图像，从图像中寻找公式的更多内在规律。Python科学绘图科学绘图是计算机图形学的一个重要分支。同其它绘图方式相比，更简单易用，能让使用者把工作的主要精力集注在公式和算法上而不是绘图本身。此外科学绘图的工具包普遍精度更高，数据、图的对应关系准确，从而保证基于图的研究工作顺利进行。
# 画正弦函数的流程
## 1. 确定绘图的范围和精度
首先，我们需要确定绘图的范围和精度。范围决定了横轴的取值范围，而精度决定了绘图的平滑程度。假设我们将横轴的范围设置为0到2π，并且将精度设置为0.1。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1)
原创
2024-01-19 04:58:07
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终于可以开始画图了！先从简单的函数图像入手吧。
gnuplot里面的2D作图命令是
plot。先试着画一个正弦函数：
gnuplot> plot sin(5*x)
这个正弦函数看着有点别扭，是吧？这是因为gnuplot默认的函数取样为100个点，对于快速振荡的函数，这个取样率有点低。函数取样数目由 samples 这个参数控制。在gn
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2023-11-27 19:05:58
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python的pygal模块绘制反正切函数图像方法python是一个很有趣的语言，可以在命令行窗口运行。python中有很多功能强大的模块，这篇经验告诉你，如何使用python的pygal模块绘制反正切函数图像。1.简介pygal是一个SVG图表库。SVG是一种矢量图格式。全称Scalable Vector Graphics -- 可缩放矢量图形。用浏览器打开svg，可以方便的与之交互。2.pyg
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2023-08-21 18:14:51
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题目描述输入x，计算上面公式的前10项和。import java.text.DecimalFormat;
import java.util.Scanner;
public class java_test {
public static void main(String[] args) {
Scanner Sc = new Scanner(System.in);
DecimalForma
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2023-05-26 14:29:14
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import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import math
size = 300
new_im = Image.new("RGBA",(size,size)) #创建一个空的图片
a_img = np.array(new_im) #获取空图片的数据
m = (size-50)/2
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2023-06-15 11:03:47
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# 用Python绘制正弦曲线的完整教程
在这篇教程中，我们将学习如何使用Python绘制正弦曲线。正弦曲线是一种常见的波动图形，广泛应用于数学和物理学中。我们将通过几个简单的步骤来实现这一目标。
## 流程概述
下面是绘制正弦曲线的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 导入库 |
| 3 | 设置数
一 、Matplotlib简介1.1、定义Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。二、Matplotlib绘制折线图（plot）2.1、绘制正弦函数1、初始化一个0到20的100个元素的数组一般使用matplotlib.pyplot比较多，在此
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2023-10-04 20:19:55
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在Python中，使用matplotlib库可以很方便地绘制正弦函数图像。下面我将介绍如何利用matplotlib来绘制正弦函数图像，并附上代码示例。
首先，我们需要导入matplotlib库，并设置绘图风格为ggplot。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
```
接着，我们可以定义一个x轴的
原创
2024-07-01 05:45:14
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# 用Python绘制反双曲正弦函数的步骤详解
反双曲正弦函数（arcsinh）在数学中是一个重要的函数，而用Python图形化地展示这个函数可以帮助我们更直观地理解它。对于一个刚入行的小白程序员来说，虽然看起来可能有些复杂，但只要按照一定的步骤进行，就会变得简单明了。
## 流程图
下面是绘制反双曲正弦函数的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
一.导入模块import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用于正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号二.创建数据1.从-pi到pi平均取256个点#获取x坐标
X=np
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2023-06-28 17:13:01
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方法一：R绘制 # 两个包自己用Rstudio直接安装就好
library(statnet)
library(circlize)数据导入# setwd（...）# 自己设定工作环境，随自己喜好
# Rmd无需设置工作目录，默认为文件所有目录
data<-read.csv("SC.csv",header=T,row=1)
my.data<-as.matrix(data) #
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2024-04-30 12:16:12
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# Python用数据拟合正弦函数
## 概述
在Python中，要实现对数据拟合正弦函数，可以使用科学计算库numpy和拟合函数库scipy。本文将介绍整个实现流程，并提供每一步需要使用的代码。
## 实现步骤
下表展示了实现“Python用数据拟合正弦函数”的流程和对应的代码：
| 步骤 | 代码 |
| --- | --- |
| 1. 导入必要的库 | `import matpl
原创
2023-10-25 08:56:23
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绘制正弦函数图像代码import math
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成正弦曲线x点
nbSamples = 256
# x轴的取值[-pi,pi]
xRange = (-math.pi, math.pi)
x, y = [], []
for n in range(nbSamples):
ratio = (n + 0.5) / nbSampl
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2024-03-11 07:07:50
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在开发Audio驱动的过程中，经常会需要去录制信号，然后比较录制后的信号和原信号的差异。这种情况下，大部分人会选择一个标准的正弦波信号来作为外部音源。 本文就来讲述制作正选波音源的一种方法，即使用Adobe Audition来制作正弦波信号。 Adobe Audition&n
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2024-04-20 20:31:08
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# Python 画正弦波的完整指南
## 1. 引言
正弦波是数学与物理中非常重要的概念，广泛应用于信号处理、电子工程等领域。今天，我们将使用 Python 创建一个简单的正弦波图形。在这篇文章中，我们将详细介绍实现的步骤、需要使用的代码，并通过甘特图和序列图呈现整个流程。
## 2. 实现流程
在开始之前，让我们先概述一下实现正弦波的整体流程。以下是一个简化的步骤表格：
| 步骤
初学者,练习以下片段:代码1:用 一元一次函数 画直线import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-2, 2, 50)
print(x)
y = 2*x + 1
plt.plot(x, y)
ax = plt.gca()
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)
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2023-07-05 18:53:24
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图形样式%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# x范围
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200)
# 定义正弦、余弦函数
c, s = np.cos(x), np.sin(x)
# 画出正、余弦函数，设置好线的颜色、线宽、线型号
plt.plot(x, c, col
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2023-08-13 15:55:30
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1.math函数Python Math 函数 必须 import math功能说明指令范例返回 x 的反余弦math.acos(x)返回 x 的反双曲余弦math.acosh(x)返回 x 的反正弦math.asin(x)返回 x 的反双曲正弦math.asinh(x)返回 x 的反正切math.atan(x)返回 y/x 的反正切math.atan2(y,x)返回 x 的反双曲正切m
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2023-05-26 22:46:12
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1. 实验目的掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2 范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)2. 实验要求生成数据，加入噪声；用高阶多项式函数拟合曲线；用解析解求解两种 loss 的最优解（无正则项和有正则项）优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）；用你得到的实验数据，解释过拟合。用不同数据量，不同超参数，不同的多项
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2024-01-23 22:26:21
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